import scrapy
from scrapy_dangdang_39.items import ScrapyDangdang39Item


class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"
    allowed_domains = ["category.dangdang.com"]
    start_urls = ["https://category.dangdang.com/cp01.01.02.00.00.00.html"]
    base_url = "https://category.dangdang.com/pg"
    page = 1
    # https://category.dangdang.com/pg2-cp01.01.02.00.00.00.html

    def parse(self, response):
#         pipelines     下载数据
#         items         定义数据结构
#           src = //ul[@id="component_59"]/li//img/@src
#         alt = //ul[@id="component_59"]/li//img/@alt
#         price = //ul[@id="component_59"]/li//p[@class="price"]/span[1]/text()
        li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li')
        for li in li_list:
            src = li.xpath('.//img/@data-original').extract_first()
            # 第一张图片和其他的图片的标签的属性是不一样的
            # 第一张图片的src是可以使用的   其他的图片的地址是data-original
            if src:
                src = src
            else:
                src = li.xpath('.//img/@src').extract_first()
            name = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
            price = li.xpath('.//p[@class="price"]/span[1]/text()').extract_first()
            # print(src, name, price)
            book = ScrapyDangdang39Item(src =src, name=name, price=price)
            # 获取一个book就将book交给pipelines
            yield book
#       每一页的爬取的业务逻辑全都是一样的，所以我们只需要将执行的那个页的请求再次调用parse方法
# 就可以了
        if self.page < 10:
            self.page = self.page + 1
            url = self.base_url+str(self.page)+'-cp01.01.02.00.00.html'
            # 怎么去调用parse方法
            # scrapy.Request就是scrapy的get请求
            # url就是请求地址
            # callback是你要执行的那个函数 注意不需要加括号
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)